济南智能机器人课程介绍，产品设计编程，教育新闻。

来源：趣招生

2022-03-18 16:31:53|已浏览：240489次

智能新时代智能制造势不可挡

智能机器人之所以叫智能机器人，这是因为它有相当发达的“大脑”，在脑中起作用的是中央处理器，这样的计算机可以进行按目的安排的动作，很多人工无法完成的工作，智能机器人可以完成。
国家大力支持
自2016年以来，我国各省围绕“机器人”发布了多项产业促进政策，尤其是北京、天津、辽宁、上海、浙江等10个省市出台了机器人相关的产业规划。16个省市在“智能制造”规划、 17个省市在人工智能规划中设置了“智能机器人专项”。
名企抢驻机器人领域
据统计数据显示，2018上半年，全球机器人产业市场规模为279.8亿美元。百度、小米、京东、美团等知名企业都已经投入了大量资金研发智能机器人，抢驻智能机器人领域。------数据来源中商产业研究院
人才供不应求
随着智能时代的到来，业内人士估计智能机器人领域的人才缺口已达百万以上，但目前院校对于人才的供给远远落后于企业的实际的需求，企业纷纷开出优厚待遇吸引人才，北京机器人算法工程师的薪资高达。
中科院实战项目精炼
由优就业和中科院人工智能专家合力研发的科研工程项目，均来自企业实际的需求和应用，突出技术实践应用中所需要的技术判断、分析及应用和蕴含其中的实际问题解决能力。由专业老师带领学生从基础、底层技术内容入手，逐渐深入，完成整个项目的系统设计和实现，并在其中引导和培养学生分析研判、形成思路和解决问题的能力。

宽口径就业多元化职业选择

五大课程优势让学员学到真知识

中科院AI专家带队教学
主要授课讲师为中科院AI领域专家，长期从事人工智能领域专业算法研究及专业机器人研究和教学工作，先后主持和以骨干身份参与国家自然科学基金、科技部重点研发计划等国家级重点研究项目。

技术紧跟市场前沿
围绕机器人操作系统(ROS)及建立于其上的智能应用，结合实际应用场景，从其通信机制、开发工具、应用功能和生态系统进行课程内容的教学组织。

软件+硬件
课程不仅涉及机器人软件开发以及应用于机器人上的人工智能算法，还包括围绕软件系统及应用的相关硬件编程和控制教学，致力于培养机器人领域软硬一体化人才。

企业级项目实战
课程的动手项目均来自企业实际的需求和应用，具体将包括软硬一体化实战、人工智能算法实战、特种机器人开发实战等源于企业实际需求的系统解决方案类项目。

结课颁发人工智能机器人开发双证书
在颁发优就业人工智能结课证书基础上，表现优秀者可获得由中科院自动化研究所相关机构颁发的机器人开发证书，一份学习两份收获，双证书加持帮助学员更好就业。

优就业联合中科院专家潜心研发

课程紧追技术热点

1、Python核心编程
主讲内容
Python语言基本介绍
分支和循环
内置数据结构
函数
模块
常用标准模块
文件操作
异常处理
面向对象编程
多任务
内置函数与调试
排列组合与正则表达式
语法进阶
Linux操作系统
文件系统与用户管理
文件操作
网络命令、进程管理与服务配置
Shell编程与bash，源文件编译
版本控制
游戏项目开发
学习目标:
前期通过学习常量、变量的使用，运算符的使用，流程控制的使用，函数的定义和使用，容器处理方法，字符串处理方法，日期时间处理方法等，掌握Python编程语言基础内容；中期主要涉及OOP基础知识，学习后应该能自己处理OOP问题，具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想；后期通过一个游戏案例，将之前所学到的知识串连起来，达到兴趣引导、学以至用的目的;
掌握Linux操作系统常用命令，掌握Linux操作系统的基础知识，掌握Linux自动化运维技巧。
2、C++高级编程实战
主讲内容
C++开发环境
数据类型和逻辑控制
动态数组和函数
指针与引用
类和对象
运算符重载和继承
多态和智能指针
异常和I/O
模板和容器
线程和设计模式
make和cmake
学习目标:
1.掌握C++基础语法, 具备基础的C++编程能力；
2.熟练使用C++面向对象思想设计程序；
3.掌握多线程互斥、并发思想，能设计出常见的模式；
4.理解C++编译原理，能够熟练编写编译规则；
5.熟练使用C++技术完成针对问题的程序编写。
3、Qt&C++驱动实践
主讲内容
Qt编程基础
Qt文件操作和网络通信
Qt高级应用
机器人驱动开发原理
UR机器人驱动编程语言
UR机器人上位机驱动开发
常用机器人驱动库
学习目标:
1.理解Qt图像化界面的绘制流程；
2.掌握Qt图像化界面应用开发流程；
3.掌握socket通信原理及应用；
4.理解上位机驱动开发原理；
5.掌握Python和C++下机器人驱动开发。
4、机器人操作系统ROS
主讲内容
初始ROS
ROS核心基础
Topic通讯模型
Qt与Ros应用案例
ROS日志
Service通讯模型
扫地机器人案例
Action通讯模型
ROS功能扩展
TF坐标转换
机器人运动学
机器人建模与可视化
Movelt运动规划
企业生产环境仿真与联动
硬件接入与驱动开发
控制嵌入式电路板
学习目标:
1.ROS核心编程；
2.C++开发ROS程序；
3.Python开发ROS程序；
4.各种ROS调试工具的使用；
5.ROS的三种通讯模型；
6.TF坐标转换；
7.MoveIt框架使用；
8.可视化工具使用；
9.机械臂正解反解；
10.硬件驱动开发；
11.产品线可视化设计与仿真开发；
12.ROS与常用嵌入式电路板接口设计与实践。
5、2D机器视觉实战
主讲内容
常见图像处理
高级特效变换
颜色模型与矩阵变换
卷积运算与霍夫变换
灰度与形态学变换
图像分割原理
物体定位与分割
Watershed算法图像处理
FloodFilled算法分割图像
kmeans算法图像处理
图像处理综合实战
学习目标:
1.掌握常用的图像处理技术；
2.掌握图像处理背后的原理；
3.掌握图像分割技术；
4.掌握物品定位技术。
6、3D机器视觉实战
主讲内容
3D点云I/O与分解算法
关键点算法与特征描述
对齐算法、欧氏分割与曲面重建
2D&3D视觉融合
学习目标:
1.理解3D点云结构与数据构建；
2.掌握3D点云输入输出与常见分解算法；
3.理解深度图的原理与特征描述；
4.掌握曲面重建及常见配准算法；
5.掌握手眼标定、2D与3D视觉融合。
7、机器学习算法与应用
主讲内容
机器学习简介
KNN算法和线性分类
数据预处理和算法调优
学习速率性能优化
链式求导和梯度变化
决策树和感知机
线性回归和梯度下降
卷积神经网络
卷积核池化与激活
神经网络和模型评估
卷积神经网络-图像识别训练
TensorFlow和Keras
Yolo框架、darkflow、darknet
LeNet,AlexNet,VGG16模型复现
深度学习论文带读
学习目标:
1.掌握机器学习常见的数学知识；
2.理解梯度下降及线性回归等机器学习原理；
3.掌握常见的机器学习算法与框架；
4.掌握卷积神经网络原理及应用；
8、项目实战
主讲内容
（一）空中机器人项目实战
（二）无人/自动驾驶项目实战
（三）ROS构建Siri聊天机器人
（四）医药/物流仓储自动化分拣解决方案
（五）伺服舵机进行人脸检测与跟踪
学习目标:
1.掌握机器视觉、目标定位、检测与识别等技术；
2.掌握图像处理、深度学习、工业自动化CNC控制开发等技术；
3.掌握室内建图、路径规划、自动导航等技术；
4.掌握机器人运动控制、力控系统、视觉融合等实战技术；
5.理解产业互联网行业趋势与场景需求；
6.掌握仿真建模与机器人联动等技术；
9、就业指导
主讲内容
简历指导
技术指导
就业实训
学习目标:
从简历、面试技巧等层面进行辅导，帮助学员熟悉面试流程；让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的工作。

机器人操作系统及原理精讲

多维度提升核心能力

机器人系统开发
设计与开发PC端图像化应用
开发UR/AUBO机器人驱动应用
理解开源框架urx库实现原理，能够进行二次开发
能够使用ROS通讯系统来控制硬件设备
掌握机器人操作系统